Vor zehn Jahren hat EA die Search for Extraordinary Experiences Division (SEED) mit einem ehrgeizigen Ziel ins Leben gerufen: die Zukunft der interaktiven Unterhaltung zu definieren. Inspiriert von EAs Werbekampagne „We See Farther“ aus dem Jahr 1983, in der die Software-Design- und Ingenieurs-Teams als Künstler:innen gefeiert wurden, zielt SEED darauf ab, über den Tellerrand hinauszuschauen und tiefgreifende Technologien zu entwickeln, die die interaktive Unterhaltung weiter bringen können. In den letzten zehn Jahren hat Seed viele experimentelle Ideen genutzt, um Technologien, Tools und Systeme zu entwickeln, die den Entwicklungs-Prozess von EA-Spielen um ein vielfaches verbessert haben.
Zum 10-jährigen Jubiläum von SEED wollen wir die Arbeit des Teams feiern, indem wir einen Blick auf einige der bemerkenswerten Technologien werfen, die vieles bei EA erst möglich machen.
Ein früher Durchbruch von SEED war Project PICA PICA. Der Fokus hier lag auf Raytracing, einer Technologie, bei der das physikalische Verhalten von Licht simuliert wird. Dieses Projekt zeigte uns fotorealistisches Licht und Reflexion, schon Jahre bevor die Technologie ein Standard in Spielen wurde. PICA PICA demonstrierte eindrucksvoll, wie eine dynamische, globale Beleuchtung und Raytracing uns immer näher an die visuelle Qualität von Filmen bringen kann.
Weiter ging die Arbeit mit GIBS (Global Illumination Based on Surfels), das eine realistische indirekte Beleuchtung simulieren konnte, dank der Nutzung von kleinen, scheibenförmigen Darstellungen der Oberflächen ("Surfels"). Diese Technologie wurde zusammen mit dem Frostbite-Team entwickelt und in EA SPORTS™ College Football 25 implementiert. Mit dieser Technologie hatten wir eine globale Beleuchtung in Echtzeit für offene Umgebungen zur Verfügung, mit der die Beleuchtung für mehr als 150 Stadien und dynamische Tag-Nacht-Zyklen ermöglicht wurden, ohne die Beleuchtung vorab berechnen zu müssen.
Die Arbeit von SEED brachte auch Fortschritte in der Animation. SEEDs Projekt Swish kam in Madden NFL 21 zum Einsatz und war einer der ersten spielerseitigen Echtzeit-Machine-Learning-Deformer in einem veröffentlichten Spiel jemals. Swish benutzt neuronale Netzwerke, um das Verhalten von Stoffen in allen Bereichen realistisch simulieren zu können. Damit ergab sich ein Physik-System, das aktiv lernte und deswegen nicht manuell eingestellt werden musste.
Während der Arbeit an Dragon Age: The Veilguard ermöglichte weitere Entwicklung an diesem System außerdem eine hochwertigere und vielfältigere Auswahl an Bewegungsdaten, wodurch das Entwicklungsteam ausdrucksstarke Charaktere nutzen konnte, ohne die Performance zu beeinträchtigen.
Der Prozess zur Erstellung von Inhalten wird immer komplexer und deswegen hat SEED seinen Fokus darauf gelegt, Künstler:innen dabei zu helfen, ihre kreativen Ideen schneller zu verwirklichen. Voice2Face, eine der bekanntesten Entwicklungen von SEED, ist ein audio-gesteuertes System zur Gesichtsanimation, bei dem realistische Lippen- und Gesichtsbewegungen direkt aus aufgenommener Sprache generiert werden. Es wurde für die Zwischensequenzen von Battlefield 6 und für die Fangesänge in EA SPORTS FC 25 genutzt und hat die Produktionszeit erheblich verringert, ohne dass die Qualität darunter leiden musste.
Zusammen mit einigen internen Teams rund um Kreativität und Technologie erneuerte SEED die Arbeitsabläufe für LightStage, eine hochmoderne Scantechnologie, die das menschliche Gesicht in extremer Detailtreue erfassen kann. Diese Arbeitsabläufe ermöglichen einen noch realistischeren Scan von Charakterköpfen, so dass die Künstler:innen die Möglichkeit haben, feinste Details und subtile Mimiken von Schauspieler:innen für In-Game-Modelle zu erfassen.
Vom Gameplay bis hin zu den internen Abläufen, mit ihrer KI-Forschung hat SEED vieles daran verändert, wie Entwickler:innen Daten analysieren, Tests optimieren und Spielerlebnisse verbessern. Für EA SPORTS FC 26 wurde das Reinforcement-Learning-Goalkeeper-System eingeführt, ein adaptives Machine-Learning-System für die TW-Position, bei dem KI genutzt wird um Profi-Bewegungen zu analysieren, damit sich die Profis wie in der Realität bewegen und verhalten.
Und Apex Legends nutzt das Bad-Actor-Detection-System, um mutmaßliches Cheating in Millionen von Matches zu identifizieren und damit für ein sicheres Umfeld beim Spielen zu sorgen.
SEED hat die letzten zehn Jahre genutzt, um der angewandten Forschung in der Spielebranche neue Bedeutung zu verschaffen. Sie haben experimentelle Ideen aufgegriffen und in marktreife Technologie verwandelt und damit den Prozess der Spiele-Entwicklung von Grund auf weiterentwickelt.
Von Raytracing- und Machine-Learning-Systemen bis hin zu generativer KI, SEED wird auch weiterhin, zusammen mit verschiedenen Teams bei EA, Tools und Technologien entwickeln, die die Zukunft der interaktiven Unterhaltung für das nächste Jahrzehnt und darüber hinaus definieren werden.